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OpenAI o3-mini: Kosteneffizientes, hochintelligentes Schlussfolgern
Veröffentlicht am 31. Januar 2025 als Teil der OpenAI o3-Serie, sitzt OpenAI o3-mini neben OpenAI o3 und wird als kosteneffizientes Modell positioniert, das höhere Intelligenz bei denselben Effizienzzielen wie o1-mini liefert.
Es eignet sich besonders gut für STEM-Schlussfolgerungsaufgaben und glänzt in den Bereichen Wissenschaft, Mathematik und Programmierung, indem es starke analytische Tiefe bietet, ohne die Kosten oder Latenz zu erhöhen. Diese Fähigkeiten machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für technische Problemlösungen, Bildungstools und Workflows, die präzise, berechnungsbewusste Schlussfolgerungen erfordern.
OpenAI o3-mini: Wichtige Spezifikationen
Hier finden Sie die wichtigsten Spezifikationen von OpenAI o3-mini und wie sie sich im praktischen Einsatz auswirken.
- Kontextfenster - Bis zu 200.000 Tokens: Diese umfangreiche Kontextkapazität ermöglicht es OpenAI o3-mini, lange Gespräche oder große Dokumente zu bearbeiten und die Kontinuität über mehrstufige Aufgaben hinweg aufrechtzuerhalten.
- Maximale Ausgabelänge - Bis zu 100.000 Tokens: Das Modell kann lange, ununterbrochene Antworten generieren, was es nützlich für detaillierte Erklärungen, strukturierte Ausarbeitungen und mehrteilige Inhalte macht.
- Geschwindigkeit und Effizienz - Mittlere Reaktionsfähigkeit: Es bietet konstante, ausgewogene Leistung, die Interaktionen glatt hält, ohne extreme Geschwindigkeit oder Langsamkeit zu betonen.
- Kosteneffizienz - Mäßig preisgünstig für fortlaufende Nutzung: Die Kostenstruktur bietet ein praktisches Gleichgewicht zwischen Erschwinglichkeit und Leistungsfähigkeit und ist geeignet für Teams, die konsistente Ausgaben ohne Premium-Kosten benötigen.
- Schlussfolgerung und Genauigkeit - Höhere Schlussfolgerungsfähigkeit: OpenAI o3-mini liefert gute Leistungen bei geschichteten Anweisungen, Analyse und logischem Problemlösen und bietet mehr Tiefe als Modelle der Einstiegsklasse.
- Multimodale Fähigkeiten - Nur Texteingaben und -ausgaben: Das Modell konzentriert sich auf zuverlässige Textverarbeitung und eignet sich gut für Schreib-, Analyse- und Konversationsaufgaben, die keine Bildverarbeitung erfordern.
Vergleich OpenAI o3-mini, GPT-4o mini und OpenAI o1-mini
Ein kurzer Überblick, wie sich die Modelle in Leistung, Geschwindigkeit und Einsatzzwecken unterscheiden.
| Funktion | OpenAI o3-mini | GPT-4o mini | OpenAI o1-mini |
|---|---|---|---|
| Wissensstand | 01. Okt. 2023 | 01. Okt. 2023 | 01. Okt. 2023 |
| Kontextfenster (Tokens) | 200.000 | 128.000 | 128.000 |
| Max. Ausgabe-Tokens | 100.000 | 16.384 | 65.536 |
| Eingabemodalitäten | Text | Text, Bild | Text |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text, Bild | Text |
| Latenz (OpenRouter-Daten) | 6,74s | 0,49s | 9s |
| Geschwindigkeit | Mittel (etwa 1/3 schneller als OpenAI o1-mini) | Sehr schnell (etwa 2x schneller als GPT-4o) | Langsam (aber schneller als OpenAI o1) |
| Kosten pro 1 Mio. Tokens (Input / Output) | 1,1 $ / 4,4 $ | 0,15 $ / 0,6 $ | 1,1 $ / 4,4 $ |
| Logikleistung | Sehr hoch | Durchschnittlich | Hoch |
| Coding-Leistung (auf SWE-bench Verified) | 49,30 % | Unspecified | 30,80 % |
| Am besten geeignet für | STEM-Schlussfolgerungsaufgaben, insbesondere in Wissenschaft, Mathematik und Programmierung | Schlussfolgerungsaufgaben, die sowohl Text als auch Vision umfassen | Verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor auf komplexe Aufgaben geantwortet wird |
Quelle: OpenAI o3-mini Dokumentation
Beste Anwendungsfälle für OpenAI o3-mini
OpenAI o3-mini ist am besten geeignet, um starke analytische Denkweise in einem leichten Modell zu liefern.
- Für Studierende und Lernende: Verwende OpenAI o3-mini, um Mathematik- und Naturwissenschaftsprobleme Schritt für Schritt zu zerlegen und schwierige Konzepte durch strukturierte Schlussfolgerungen und visuell unterstützte Erklärungen zu klären.
- Für Entwickler: Analysiere Algorithmen, überprüfe Logik und löse Programmierprobleme mit zuverlässigem, STEM-fokussiertem Schlussfolgern, das genaue Lösungen für technische Workflows unterstützt.
- Für Unternehmen und Teams: Interpretiere Daten, kläre analytische Inhalte und generiere präzise Erklärungen, die das Verständnis technischer Materialien in den Bereichen Wissenschaft, Ingenieurwesen und quantitative Projekte verbessern.
- Für Produktteams und App-Entwickler: Baue Tools, die auf STEM-Schlussfolgerungen basieren, und ermögliche intelligentere Funktionen, die Formeln, Berechnungen und strukturierte analytische Aufgaben zuverlässig bearbeiten.
- Für Operations- und Support-Workflows: Fehlerbehebung bei technischen Problemen, Interpretiere Diagramme oder Systemausgaben und biete detaillierte Anleitungen, die die Genauigkeit in STEM-lastigen Support-Szenarien verbessern.
- Für Content- und Marketing-Helfer: Verwandle komplexe wissenschaftliche oder mathematische Ideen in klare, zugängliche Inhalte, die die Kommunikation für Bildungs-, technische oder produktorientierte Materialien verbessern.
Wie Sie auf OpenAI o3-mini zugreifen
Der Zugriff auf OpenAI o3-mini ist einfach und bietet Flexibilität für technische und weniger technische Nutzer.
1. OpenAI API
Du kannst OpenAI o3-mini über die OpenAI API mit einem API-Schlüssel und aktiver Abrechnung zugreifen. Diese Methode ist ideal für Entwickler, die eine leichte, effiziente Modellleistung in Apps oder Automatisierungen benötigen.
2. EssayDone KI-Chat
Für mühelosen Zugriff ohne Konfiguration ist OpenAI o3-mini über den EssayDone KI-Chat verfügbar.
Es bietet dieselbe Modellfunktionalität über eine saubere, zugängliche Benutzeroberfläche, die sich für alltägliche Aufgaben, schnelle Inhaltserstellung und produktives Arbeiten unterwegs eignet.
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15 Modelle verfügbar
FAQ
Häufig gestellte Fragen zu OpenAI o3-mini.
Ja. OpenAI o3-mini bietet eine überdurchschnittliche Schlussfolgerungsfähigkeit, die ungefähr einer Bewertung von 4 entspricht. Es bearbeitet strukturierte STEM-Schlussfolgerungen gut, ist jedoch nicht so fortgeschritten wie das vollständige OpenAI o3-Modell.
OpenAI o3-mini kostet $1.1 pro 1M Eingabetokens und $4.4 pro 1M Ausgabetokens. Es ist eine mittelpreisige, kostengünstigere Alternative zu OpenAI o3.
OpenAI o3-mini ist für STEM-fokussierte Schlussfolgerungsaufgaben optimiert, insbesondere in Wissenschaft, Mathematik und Programmierung. Es glänzt bei Problemlösungs-Workflows, die Logik, Präzision und technisches Verständnis erfordern.
OpenAI o3-mini akzeptiert Texteingaben und erzeugt Texteausgaben. Es handelt sich um ein reines Textmodell und unterstützt keine Bild- oder multimodale Verarbeitung, was es am besten für Sprach- und Schlussfolgerungsaufgaben geeignet macht.
OpenAI o3-mini ist schneller und kosteneffizienter und bietet starke STEM-Schlussfolgerungen im leichteren Maßstab. OpenAI o3 bietet jedoch tiefere Schlussfolgerungen, höhere Genauigkeit und bessere Leistung für komplexes technisches Schreiben und anweisungsintensive Aufgaben.
Die Nutzung von OpenAI o3-mini im EssayDone KI-Chat erfordert keinen API-Schlüssel, hat keine täglichen Nachrichtenlimits und keine geografischen Einschränkungen. Du kannst ChatGPT und viele andere KI-Modelle auf einer Plattform mit einer einzigen Zahlung und zu einem günstigeren Preis nutzen.